Este trabalho apresenta uma abordagem utilizando sistemas Fuzzy para o monitoramento de saúde de um paciente em ambientes de computação pervasiva. Um modelo de decisão considera três classes de variáveis que constituem as informações de contexto sendo coletadas: ambientais, fisiológicas e comportamentais. Um estudo de caso de monitoramento da pressão arterial foi desenvolvido para identificar situações críticas com base em conhecimento médico. A solução mantém a interpretabilidade de um conjunto de regras definidas, mesmo após uma fase de aprendizado que propõe ajustes nessas regras. Nessa fase, a técnica de agrupamento Fuzzy C-Means foi escolhida para o ajuste das funções de pertinência, usando os centros dos agrupamentos. Uma equipe médica avaliou dados de monitoramento de 24 horas de 30 pacientes e esta avaliação foi comparada com os resultados do sistema. A abordagem proposta demonstrou ser individualizada, identificando situações críticas em pacientes com diferentes níveis de pressão arterial, com uma acurácia de 90% e baixa taxa de falsos negativos.
inferência de contexto; lógica fuzzy; tratamento de saúde; computação pervasiva
